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title: "Dashboard Análise Íris"
author: "Andressa de Souza Freitas"
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```{r setup, include=FALSE}
###################### SEGUNDA ETAPA DO PROCESSO SELETIVO DA OPER DATA #################################
############ Análise Descritiva e Teste de Kruskal-Wallis do banco de dados "Íris" #####################

#####################################################
# Descrição das variáveis do banco de dados "Íris":
#####################################################

# sepal_length: tamanho da sépala em cm;
# sepal_width: largura da sépala em cm;
# petal_length: tamanho da pétala em cm;
# petal_width: largura da pétala em cm;
# species: espécies setosa, versicolor e virginica.


# Mudando o Diretório de trabalho
setwd("C:/Users/Andressa/Desktop/TRABALHO/PROJETOS/PORTIFÓLIO/Análise_Íris")

# Instalando os pacotes para o projeto

listofPackages <- c("dplyr", "stringr", "lubridate", "ggplot2","ggthemes", "tidyr", "readr", "tidyverse",
                    "data.table", "Amelia", "caret", "reshape", "randomForest", "e1071", "DT", "plyr", "PMCMR",
                    "flexdashboard", "plotly", "Hmisc", "dplyr")

packages <- function(listofPackages){
  new.packages <- listofPackages[!(listofPackages %in% installed.packages()[, "Package"])]
  if (length(new.packages))
    install.packages(new.packages, dependencies = TRUE)
  sapply(listofPackages, require, character.only = TRUE)	
}

lapply(listofPackages, library, character.only = TRUE)
packages(listofPackages)

# Carregando os pacotes

lapply(listofPackages, require, character.only = TRUE)


# Importando o banco de dados
iris <- fread("iris.csv", head = T, sep = ",", dec=".", encoding = 'UTF-8')
```



# Medidas da Sépala por Espécie {data-icon="fa-signal" data-navmenu="Análises"}

## Sidebar {.sidebar}

**INTRODUÇÃO**

Foi feita uma análise no banco de dados íris. O objetivo era saber se existe diferença no tamanho da sépala (sepal_length, sepal_width) e da pétala (petal_length, petal_width) entre as espécies (species) de íris: Setosa, Virgínica e Versicolor. 

Descrição das variáveis do banco de dados "Íris":

- sepal_length: tamanho da sépala em cm;
- sepal_width: largura da sépala em cm;
- petal_length: tamanho da pétala em cm;
- petal_width: largura da pétala em cm;
- species: espécies setosa, versicolor e virginica.

O banco possui 150 observações e 5 variáveis.

**ANÁLISE DO TAMANHO DAS SÉPALAS POR ESPÉCIE**

Os gráficos de boxplot ao lado descreve o comprimento e a largura das sépalas por espécie. Nota-se que:

- A setosa tem um comprimento mediano em torno de 5 cm e uma largura mediana em torno de 3,4 cm;
- A versicolor tem um comprimento mediano em torno de 5,9 cm e uma largura mediana em torno de 2,75 cm;
- A virgínica tem um comprimento mediano em torno de 6,4 cm e uma largura mediana em torno de 3 cm.

Parece haver diferença entre os tamanhos das sépalas de acordo com a espécie.


## column {data-width=200}
-----------------------------------------------------------------------

### Boxplot do comprimento da Sépala
```{r}
# Comprimento da Sépala (sepal_length) - Boxplot
iris %>%
  mutate(species = fct_reorder(species, sepal_length, .fun='median')) %>%
  ggplot(aes(x=reorder(species, sepal_length), y= sepal_length)) + 
  geom_boxplot(aes(x=species, y=sepal_length, fill=species)) +
  labs(x = "Espécies", 
       y = "Comprimento da sépala", 
       caption = "Fonte: github") +
  ggtitle("Comprimento das Sépalas por Espécie") +
  theme(legend.position="none") +
  xlab("")
```


### Boxplot da largura da sépala
```{r}
# Largura da Sépala (sepal_width) - Boxplot
iris %>%
  mutate(species = fct_reorder(species, sepal_width, .fun='median')) %>%
  ggplot(aes(x=reorder(species, sepal_width), y= sepal_width)) + 
  geom_boxplot(aes(x=species, y=sepal_width, fill=species)) +
  labs(x = "Espécies", 
       y = "Largura da sépala", 
       caption = "Fonte: github") +
  ggtitle("Largura das Sépalas por Espécie") +
  theme(legend.position="none") +
  xlab("")
```



# Medidas da Pétala por Espécie {data-icon="fa-signal" data-navmenu="Análises"}

## Sidebar {.sidebar}

**ANÁLISE DO TAMANHO DAS PÉTALAS POR ESPÉCIE**

Os gráficos de boxplot ao lado descreve o comprimento e a largura das pétalas por espécie. Nota-se que:

- A setosa tem um comprimento mediano em torno de 1,6 cm e uma largura mediana em torno de 0,3 cm;
- A versicolor tem um comprimento mediano em torno de 4,2 cm e uma largura mediana em torno de 1,25 cm;
- A virgínica tem um comprimento mediano em torno de 5,5 cm e uma largura mediana em torno de 2 cm.

Parece haver diferença entre os tamanhos das pétalas de acordo com a espécie. E a mais distinta parece ser a setosa.


## column {data-width=200}
-----------------------------------------------------------------------

### Boxplot do comprimento da Pétala
```{r}
# Comprimento da Pétala (petal_length) - Boxplot
iris %>%
  mutate(species = fct_reorder(species, petal_length, .fun='median')) %>%
  ggplot(aes(x=reorder(species, petal_length), y= petal_length)) + 
  geom_boxplot(aes(x=species, y=petal_length, fill=species)) +
  labs(x = "Espécies", 
       y = "Comprimento da pétala", 
       caption = "Fonte: github") +
  ggtitle("Comprimento das pétalas por Espécie") +
  theme(legend.position="none") +
  xlab("")
```


### Boxplot da largura da Pétala
```{r}
# Largura da Pétala (petal_width) - Boxplot
iris %>%
  mutate(species = fct_reorder(species, petal_width, .fun='median')) %>%
  ggplot(aes(x=reorder(species, petal_width), y= petal_width)) + 
  geom_boxplot(aes(x=species, y=petal_width, fill=species)) +
  labs(x = "Espécies", 
       y = "Largura da pétala", 
       caption = "Fonte: github") +
  ggtitle("Largura das pétalas por Espécie") +
  theme(legend.position="none") +
  xlab("")
```



# Comparando as espécies {data-icon="fa-signal" data-navmenu="Análises"}

## Sidebar {.sidebar}

**VISUALIZAÇÃO DOS GRUPOS DE ESPÉCIES**

Conforme podemos observar nos gráficos de pontos ao lado, realmente parece haver diferença entre os 3 tipos de íris de acordo com o tamanho de suas sépalas e pétalas. E para verificar essa hipótese, precisamos saber se os dados possuem distribuição Normal ou não. 


## column {data-width=200}
-----------------------------------------------------------------------

### Gráfico de pontos comparando as pétalas
```{r}
# Tamanho das petalas
petala = ggplot(data = iris) +
  aes(x = petal_width, y = petal_length, color = species) +
  geom_point() +
  theme_minimal() +
  ggtitle("Comparando os grupos por pétala")
petala
```


### Gráfico de pontos comparando as sépalas
```{r}
# Tamanho da sépalas
sepala = ggplot(data = iris) +
  aes(x = sepal_width, y = sepal_length, color = species) +
  geom_point() +
  theme_minimal() +
  ggtitle("Comparando os grupos por sépala")
sepala
```



# Testes Estatísticos {data-icon="fa-signal" data-navmenu="Análises" data-orientation=columns}

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**TESTE DE NORMALIDADE**

Após fazer o teste de Shapiro Wilk, concluímos ao nível de significância de 5% que os dados não são normais, exceto os dados da variável largura da sépala (p-valor foi de 0,075). Então, faremos o teste de Kruskal Wallis para verificar as hipóteses. 

**TESTE DE KRUSKAL-WALLIS**

"O teste de Kruskal-Wallis permite realizar a comparação de três ou mais grupos em amostras independentes."

As hipóteses são: 

- H0: As três espécies de íris são iguais.
- H1: Pelo menos uma delas é diferente.

Em todos os testes, a hipótese nula foi rejeitada ao nível de significância de 5%, ou seja, pelo menos uma das espécies de íris é diferente das outras. 

**TESTE DE NEMENYI**

Portanto, devemos fazer o Teste de comparação múltipla de Nemenyi para verificar qual das espécies que diferem entre si.

"O teste de Nemenyi (Nemenyi, 1963) é um teste post-hoc, ou seja, é um teste de comparação múltipla que é usado após a aplicação de teste não paramétricos com três ou mais fatores, como por exemplo, o teste de Kruskal-Wallis." (Oper Data, POR BRUNO OLIVEIRA, Artigo desenvolvido com a colaboração de Bruna Faria, 3 DE MARÇO DE 2020)


column {data-width=350}
-----------------------------------------------------------------------

### Teste de Shapiro Wilk
```{r}
# Teste de Normalidade
shapiro.test(iris$sepal_length) # Dados não normais
shapiro.test(iris$sepal_width) # Dados normais ao nível de significância de 5%
shapiro.test(iris$petal_length) # Dados não normais
shapiro.test(iris$petal_width) # Dados
```


column {data-width=650}
-----------------------------------------------------------------------

### Teste de Kruskal-Wallis
```{r}
################################### Teste de Kruskal-Wallis ##########################################

# As medianas dos grupos de espécies aparentam ser diferentes, mas para comprovar iremos utilizar um teste estatístico.
# Como os dados não são normais, será aplicado um teste não-paramétrico para comparar os grupos.
# Hipóteses -> H0: Não existe diferença entre as medianas
#              H1: Pelo menos uma das medianas é diferente 
##############################################################################################################

# Verificando se há diferença significativa do comprimento das sépalas entre as espécies
kruskal.test(iris$sepal_length ~ factor(iris$species)) # Rejeita H0
```


```{r}
# Verificando se há diferença significativa do largura das sépalas entre as espécies
kruskal.test(iris$sepal_width ~ factor(iris$species)) # Rejeita H0
```


```{r}
## Verificando se há diferença significativa do comprimento das pétalas entre as espécies
kruskal.test(iris$petal_length ~ factor(iris$species)) # Rejeita H0
```


```{r}
## Verificando se há diferença significativa da largura das pétalas entre as espécies
kruskal.test(iris$petal_width ~ factor(iris$species)) # Rejeita H0
```
> Rejeita-se a hipótese nula para todos os testes de Kruskal-Wallis.
>
>
>

# Testes Estatísticos {data-icon="fa-signal" data-navmenu="Análises"}

## Sidebar {.sidebar}

**RESULTADOS**

Após fazermos o teste de Nemenyi, pudemos concluir que todas as espécies se diferem entre si. Rejeitamos a H0 em todos os testes, ao nível de significância de 5%. 

**CONCLUSÃO**

Podemos concluir então que, apesar de todas as espécies serem diferentes umas das outras, a setosa é a que mais se difere das outras duas. As espécies virgínica e versicolor são mais similares com relação ao tamanho das sépalas.


row {data-height=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Teste de comparação múltipla de Nemenyi 1
```{r}
# Teste de comparação múltipla de Nemenyi
posthoc.kruskal.nemenyi.test(iris$sepal_length ~ factor(iris$species)) # Rejeita-se H0
```


### Teste de comparação múltipla de Nemenyi 2
```{r}
# Teste de comparação múltipla de Nemenyi
posthoc.kruskal.nemenyi.test(iris$sepal_width ~ factor(iris$species)) # Rejeita-se H0

```


row {data-height=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Teste de comparação múltipla de Nemenyi 3
```{r}
# Teste de comparação múltipla de Nemenyi 
posthoc.kruskal.nemenyi.test(iris$petal_length ~ factor(iris$species)) # Rejeita-se H0

```


### Teste de comparação múltipla de Nemenyi 4
```{r}
# Teste de comparação múltipla de Nemenyi
posthoc.kruskal.nemenyi.test(iris$petal_width ~ factor(iris$species)) # Rejeita-se H0

```



# Tabelas {data-icon="fa-table" data-orientation=columns data-navmenu="Análises"}

## Sidebar {.sidebar}

**TABELAS**

As tabelas ao lado representam a frequência das espécies e uma análise descritiva geral do banco com relação ao tamanho das pétalas como um todo. Sendo que:

- 1 = comprimento da sépala; 
- 2 = largura da sépala;
- 3 = comprimento da pétala; 
- 4 = largura da pétala.

Também, possui o banco de dados utilizado em formato de tabela interativa, que pode ser filtrado conforme o usuário desejar.
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Referenciais utilizados neste prjeto:
https://rpubs.com/AnanyaDu/361293#:~:text=Iris%20Dataset%20%2D%20Clustering%20using%20K%20means&text=The%20Iris%20dataset%20contains%20the,for%20each%20of%20the%20flowers
https://smolski.github.io/livroavancado/analise-de-clusters.html
https://operdata.com.br/blog/teste-de-kruskal-wallis-e-o-teste-de-nemenyi/
Material da Comunidade R-ladies

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Análise Exploratória - Tabela Descritiva
```{r}
# Tabelas de Frequência

# Tabela Descritiva
tabelaFreq <- function(x){
  
  tabela = data.frame(Minimo = quantile(x)[1],
                      Quartil1 = quantile(x)[2],
                      Quartil2 = quantile(x)[3],
                      Media = round(mean(x), 2),
                      Desvio = round(sd(x), 2),
                      Quartil3 = quantile(x)[4],
                      Maximo = quantile(x)[5],
                      row.names = NULL)
  
  return(tabela)
}

td = rbind(tabelaFreq(iris$sepal_length), tabelaFreq(iris$sepal_width), 
      tabelaFreq(iris$petal_length), tabelaFreq(iris$petal_width))

DT::datatable(td, options = list(pageLength = 5))
```


### Análise Exploratória - Tabela de frequência
```{r}
# Tabela de frequência
tabFreqCat <- function(x){
  a = table(x)
  b = round(prop.table(a) *100, 2)
  
  return(b)
}

tf = rbind(tabFreqCat(iris$species))

DT::datatable(tf, options = list(pageLength = 5))
```


Column {data-width=500}
----------------------------------------------------
### Banco de Dados Original (Íris) 

```{r}
DT::datatable(iris[1:100, c(5, 1:4)], rownames = FALSE)
```